基于自适应权重GPSR算法的ISAR成像

为了提高ISAR成像运算效率,本文提出一种自适应权重GPSR(AW GPSR)算法,并用于ISAR成像。该算法为加快参数重构的收敛速度,给ISAR图像中每个散射点都赋予正则化权重系数。对于幅度较小的散射系数,赋予较大的权重,使其快速减小为0;对于幅度较大的散射系数,给予较小的权重,使其在迭代中保持不变。在梯度下降迭代过程中,不断更新散射系数和正则化权重。本文采用仿真信号和实测信号进行ISAR成像实验,实验结果表明,相比常规GPSR算法,AW GPSR算法达到收敛的速度更快,成像时间降低了约23%。在成像效果方面,AW GPSR算法与常规GPSR算法相当,但明显好于传统的R-D算法和ESPRIT算法。

一种基于地理信息的改进GPSR算法

针对车载自组织网络(VANET)中基于地理信息的GPSR协议在转发数据包时通信链路不够稳定的问题,文章提出了一种改进的路由算法——GPSR-S算法。该算法根据任一车辆节点在不同时刻的地理坐标,分别计算出它们的运行速度和运动方向,再通过速度和方向计算节点间通信链路的维持时间,兼顾链路稳定性和距离,选出可靠的下一跳。利用网络仿真平台NS-3对GPSR、GPSR-S进行仿真,结果表明,GPSR-S算法在数据包传递率、端到端时延方面的性能得到了提升,更适合在车载自组网中应用。

VANET场景下的GPSR-R路由算法

路由选择是实现VANET的关键技术之一,没有合适而高效的路由选择算法,VANET就无法工作。由于路由在长距离通信时多跳易断裂,通信链路只需满足通信需求即可。文章对GPSR路由协议进行了改进,提出了VANET场景下的GPSR路由算法:GPSR-R。GPSR-R根据移动节点间链路建立的网络需求进行综合考虑,充分利用不稳定但满足需求的路由完成信息的传递。分析结果表明,GPSR-R在数据包传递率、丢包率方面优于GPSR和GPSR-AD。

粒子群优化的GPSR-BB压缩感知重构算法

为了减少压缩感知中梯度投影稀疏重构法算法(GPSR-BB)的运行时间和迭代次数,有效地提高算法的重构性能,将具有全局搜索能力的粒子群算法应用到GPSR-BB算法中。利用粒子群优化算法的全局开发能力和GPSR-BB算法的局部搜索能力,加快了算法的收敛速度,减少了算法的迭代次数;通过对GPSR-BB算法中线搜索条件的改进,有效地提高了算法的重构精度。仿真实验表明:改进的GPSR-BB算法比传统的GPSR-BB算法运行时间缩短了43%、迭代次数降低了39.7%。在观测维数一定的条件下,改进的GPSR-BB算法重构成功概率高于传统的算法0.04,重构误差低于传统的0.09,具有较好的重构性能。

一种基于分簇的无线传感器网络GPSR协议

在实际应用中,无线传感器网络(WSNs)中的节点分布不均匀且节点能量有限,由于节点工作量大小不同,导致节点能量损耗不均衡,从而影响WSNs生存周期。为了延长网络生存周期,提出一种基于分簇的WSNs GPSR协议。该协议首先将网络划分为若干个簇,每个簇需选择合适的簇头,而簇头选择以剩余能量为指标,并在簇内轮换。簇内采用改进的贪婪算法将数据汇集到簇头节点,有效避免了局部最小化问题。仿真实验表明:该协议能延长网络生存周期,提高数据传输成功率。

一种基于距离和角度的无线传感器网络GPSR协议

传感器节点能量是影响无线传感器网络的生存周期的关键因素,基本的GPSR协议所使用的贪婪算法忽略了角度因素对下一跳选择的影响,在转发失败遇到空洞问题时只能进行周边边界转发算法,以损耗节点能量为代价。为了节约节点能量,延长网络生存周期,从改进GPSR协议出发,综合考虑距离和角度这两个因素解决路由过程中的空洞问题。仿真实验表明,改进后的协议是网络节点消耗大大减少,网络生存时间为300 s,长于基本GPSR协议下的200 s。该协议缩短了路径长度,节约节点能量,减少能量的消耗,延长了网络生存时间。

基于节点关联强度预测和GPSR-R的混合路由算法

为提高GPSR-R路由协议建立的链路的稳定性,提出一种结合节点关联强度预测和GPSR-R的混合路由协议。在基于GPSR-R路由协议发现路由的过程中,定期采用遗传算法学习和预测节点之间的关联强度。在选择中继节点时,除要满足GPSR-R路由协议的相关准则要求外,增加节点关联准则,选择具有关联的邻居节点作为下一跳的中继节点,增强链路的稳定性。仿真结果表明,针对不同的车辆移动速度和数据传输距离条件,该混合路由协议的数据包传递率和丢包率指标优于GPSR和GPSR-R两种路由协议。

自适应权重的GPSR压缩感知重构算法

在压缩感知信号重构的过程中,为使投影梯度稀疏重构算法(GPSR)在保持低复杂度的同时,能有效提高重构性能,引入了自适应思想,给重构模型添加具有惩罚意义的权重系数,以寻找算法复杂度和精度之间的最佳平衡点;根据解的收敛进程不断调整权重值,以加速收敛.仿真实验表明:在相同条件下,该算法的计算效率优于传统的GPSR算法和典型的OMP算法,能在较短的运行时间内大幅度提高重构精度.

压缩感知在电容层析成像中的应用

压缩感知(CS)理论是在充分利用信号稀疏性或可压缩性的情况下,对信号进行少量采样即可实现信号的精确重建。本文尝试将CS理论应用于电容层析成像(ECT)图像重建中,首先,使用快速傅里叶变换(FFT)基将原始图像灰度信号进行稀疏化处理;其次,将ECT灵敏度矩阵的各行按随机顺序进行排列,得到ECT系统随机观测矩阵;最后,选取当前普遍使用的基于内点法、梯度投影(GPSR)算法以及贪婪算法的CS图像重建算法进行ECT图像重建,并与线性反投影及Landweber迭代算法进行了对比。仿真实验结果表明:基于CS图像理论的ECT图像重建算法,其重建精度有所提高。本文同时分析了3种CS图像重建算法的优缺点及适用范围。

一种新的Ad hoc网络中基于位置的路由协议

该文提出了一种新的恢复策略来替代基于位置的路由协议中的面遍历算法。结合贪婪的转发策略和新的恢复策略,形成一种新的基于位置的路由协议。通过NS仿真器对新的路由协议和贪婪的周边无状态路由协议(GreedyPerimeterStatelessRouting,GPSR)进行了评估。实验结果表明,新的路由协议在平均的端到端时延、吞吐量和包传送率方面优于GPSR。

一种基于路侧装置修正的遗传VANET算法

为了解决车载自组网(VANET)中高速公路场景下拓扑频繁改变而导致的车辆节点丢失等问题,提出了一种基于遗传算法(GA)的高效邻居发现方法。利用GPSR协议,在VANET中运用GA预测高速运动节点下一时刻的位置信息,通过路侧单元计算并修正权重,以确定第一邻居。仿真实验证明,相较于FL-QN和GPSR-2P,本算法具有更高的数据包传递率、更低的端到端延迟和更高的吞吐量。

移动自组织网络中基于位置预测的贪心周界无状态路由改进算法

针对移动自组织网络的工作机理、通信方式和应用,分析了基于地理位置的贪心周界无状态路由(GPSR)算法的路由协议.节点相对速度过快时,GPSR通信性能不稳定.考虑在原有协议的基础上,修改并实现了改进的贪心周界无状态路由(IGPSR)算法.IGPSR协议考虑了源节点、目的节点、备选中继节点的速度和方向,根据节点的当前速度,计算之后某一时间内节点的位置,以此确定最佳中继节点.仿真结果表明:当节点高速移动时,IGPSR协议比GPSR协议具有更低的丢包率.